معرفی 6 تا از کاربردی‌ترین نرم افزارهای تجزیه و تحلیل داده

یکی از گام‌های مهم پس از  ذخیره سازی داده های سازمانی و مشخصات آن، تجزیه و تحلیل آن ها توسط ابزارهای تحلیل داده است تا از طریق نتایج حاصل از این تحلیل ها بتوانیم تصمیم گیری و سپس اقدام کنیم. امروزه این امر توسط نرم افزارهای مختلفی که به عنوان نرم افزارهای تحلیل داده شناخته می شوند انجام می‌گیرد. چندین نرم افزار تجزیه و تحلیل داده معروف و قدرتمند در این زمینه وجود دارد که در ادامه تعدادی از آن ها را به شما معرفی می کنیم.

در این مقاله به معرفی بهترین نرم افزارهای تحلیل داده که به نوعی یکی از مهم‌ترین نقش و کاربرد فناوری اطلاعات در سازمان میپردازیم.

SPSS، ابزار تحلیل داده

SPSS (Statistical Package for the Social Sciences) یک نرم‌افزار تجاری است که برای تجزیه و تحلیل داده‌های آماری و ایجاد گزارش‌های تحلیلی استفاده می‌شود. این نرم‌افزار ابزارهای گوناگونی را برای تحلیل داده فراهم می‌کند که به وسیله آن می‌توانید انواع آمارهای توصیفی و استنباطی را بر روی داده‌های خود اعمال کنید.

مراحل استفاده از SPSS شامل به شرح زیر است:

1. وارد کردن داده: شما می‌توانید داده‌های خود را به صورت مستقیم از فایل‌های متنی یا از پایگاه داده‌های خارجی مانند Excel یا SQL در SPSS وارد کنید.
2. مرتب کردن و تبدیل داده: شما می‌توانید داده‌ها را مرتب کنید، به این صورت که مقادیر نامعتبر را حذف یا جایگزین کنید و داده‌ها را به شکل مناسب برای تجزیه و تحلیل آماده کنید.
3. تجزیه و تحلیل آماری: SPSS ابزارهای آماری متنوعی را ارائه می‌دهد، از جمله آمارهای توصیفی (مثل میانگین، واریانس و پراکندگی)، آزمون‌های فرضیه‌ (مثل آزمون تی و آزمون فیشر)، تحلیل واریانس (ANOVA)، تحلیل رگرسیون و... .
4. تصویرسازی داده: SPSS قابلیت‌های گرافیکی قدرتمندی را برای تصویرسازی داده‌ها فراهم می‌کند. شما می‌توانید از انواع نمودارها مانند نمودارهای میله‌ای، نمودارهای دایره‌ای و نمودارهای پراکندگی برای نمایش داده‌های خود استفاده کنید.
5. گزارش‌دهی: با استفاده از SPSS می‌توانید گزارش‌های تحلیلی جامعی از نتایج تجزیه و تحلیل خود ایجاد کنید. شما می‌توانید نتایج آماری را به صورت جداول و نمودارها در گزارش‌های خود نمایش دهید.

همچنین، SPSS دارای نسخه‌های گوناگون با قابلیت های خاص است که برای نیازهای مختلف کاربران طراحی شده است، از جمله نسخه های SPSS Base، SPSS Statistics، SPSS Modeler و SPSS Amos.

MATLAB یکی از بهترین نرم افزارهای تجزیه و تحلیل داده

MATLAB (Matrix Laboratory) یک نرم‌افزار قدرتمند برای تجزیه و تحلیل داده‌ها و انجام محاسبات عددی است. MATLAB به طور گسترده در علوم مهندسی، ریاضیات، علوم کامپیوتر و سایر حوزه‌های تحقیقاتی استفاده می‌شود. این نرم‌افزار با زبان برنامه‌نویسی خود که مبتنی بر ماتریس است، اجازه می‌دهد تا عملیات ماتریسی پیچیده، تجزیه و تحلیل آماری و رسم نمودارها را انجام داده و به صورت تعاملی با داده‌ها کار کنید.

در مقاله  یازده تا از مهمترین تهدیدات امنیت شبکه یا حملات امنیتی در شبکه، برخی از مهمترین تهریدات که میتوانند امنیت داده های سازمانی را به خطر بیاندارد را، بررسی نموده ایم.

برخی از قابلیت‌ها و کاربردهای MATLAB در تجزیه‌‌ و تحلیل داده عبارتند از:

1.   تجزیه و تحلیل آماری: MATLAB ابزارهای قدرتمندی برای تجزیه و تحلیل آماری داده‌ها از جمله سری‌های زمانی، تحلیل عاملی، کوواریانس، رگرسیون و آزمون فرضیه را فراهم می‌کند.
2.   پردازش سیگنال و تصویر: MATLAB به عنوان یکی از ابزارهای پرکاربرد در پردازش سیگنال و تصویر شناخته می‌شود. شما می‌توانید با استفاده از MATLAB، سیگنال‌های صوتی و تصاویر را پردازش کرده و تحلیل کنید.
3.   یادگیری ماشین: MATLAB ابزارهای قدرتمندی برای انجام الگوریتم‌های یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی را فراهم می‌کند. شما می‌توانید با استفاده از MATLAB الگوریتم‌های یادگیری ماشین مانند SVM، شبکه‌های عصبی و درخت تصمیم را پیاده‌سازی و تحلیل کنید.
4.   بهینه‌سازی عددی: MATLAB ابزارهای قدرتمندی برای حل مسائل بهینه‌سازی عددی ارائه می‌دهد. شما می‌توانید با استفاده از MATLAB بهینه‌سازی خطی و غیرخطی، بهینه‌سازی تکاملی و بهینه‌سازی مقیاس بزرگ را انجام دهید.
5.   مدل‌سازی سیستم‌های پیچیده: MATLAB به شما اجازه می‌دهد تا سیستم‌های پیچیده را با استفاده از مدل‌سازی ریاضی و شبیه‌سازی ایجاد کنید. شما می‌توانید مدل‌های ریاضی را بسازید، آن‌ها را شبیه‌سازی کنید و نتایج را تجزیه و تحلیل کنید.
6.   رسم نمودارها و تصاویر: MATLAB دارای ابزارهای قدرتمندی برای رسم نمودارها و تصاویر است. شما می‌توانید نمودارهای دوبعدی و سه‌بعدی، نمودارهای پراکندگی، نمودارهای تابع، نمودارهای سطحی و نمودارهای پیشرفته دیگر را رسم کنید.
7.   تحلیل داده‌های مالی: MATLAB در حوزه مالی نیز استفاده می‌شود. شما می‌توانید با استفاده از MATLAB داده‌های مالی را تجزیه و تحلیل کنید، نمودارهای مالی را رسم کنید و الگوریتم‌های مالی را پیاده‌سازی کنید.
8.   پردازش موازی: MATLAB قابلیت پردازش موازی را دارد که به شما امکان می‌دهد عملیات‌های محاسباتی را بر روی چندین هسته یا سیستم‌های توزیع‌شده اجرا کنید و عملکرد و سرعت پردازش را بهبود بخشید.
9.   اطلاع‌رسانی و پیش‌بینی: MATLAB ابزارهایی برای انجام پیش‌بینی و تحلیل سری‌های زمانی، پیش‌بینی با استفاده از شبکه‌های عصبی و انجام تحلیل مؤلفه‌ها را فراهم می‌کند.

با توجه به قدرت و انعطاف‌پذیری MATLAB در تجزیه‌و‌تحلیل داده، این نرم‌افزار به طور گسترده در صنایع مختلف، پژوهش‌های علمی و تحقیقاتی و حوزه‌های مهندسی و ریاضیات استفاده می‌شود.

Stata، نرم افزار تحلیل داده

Stata یک نرم‌افزار قدرتمند برای تجزیه و تحلیل داده‌ها در حوزه علوم اجتماعی است. این نرم‌افزار به طور گسترده در رشته‌های اقتصاد، آمار، علوم سیاسی، سلامت عمومی و سایر حوزه‌های تحقیقاتی استفاده می‌شود. Stata امکانات بسیاری برای وارد کردن، تجزیه‌و‌تحلیل، و نمایش داده‌ها را فراهم می‌کند. در زیر به برخی از قابلیت‌ها و کاربردهای Stata در تجزیه‌و‌تحلیل داده اشاره می‌کنیم:

1. وارد کردن و مدیریت داده‌ها: Stata امکانات قدرتمندی برای وارد کردن و مدیریت داده‌ها را فراهم می‌کند. شما می‌توانید انواع فرمت‌های داده شامل فایل‌های Excel، CSV، SPSS و SAS وارد کنید و مجموعه‌ای از ابزارها را برای مرتب کردن و ترتیب دادن داده‌ها استفاده کنید.
2. آمار توصیفی: Stata امکانات قدرتمندی برای تحلیل آماری داده‌ها فراهم می‌کند. شما می‌توانید آمارهای توصیفی مانند میانگین، واریانس، کوارتیل و همبستگی را برای متغیرها محاسبه کنید و از توابع آماری مختلف استفاده کنید.
3. آزمون فرضیه: Stata امکاناتی برای انجام آزمون فرضیه را فراهم می‌کند. شما می‌توانید آزمون‌های t، آزمون‌های ناپارامتریک، آزمون‌های فاصله بین میانگین‌ها و آزمون‌های همبستگی را انجام دهید.
4. تحلیل رگرسیون: Stata امکاناتی برای انجام تحلیل رگرسیون را فراهم می‌کند. شما می‌توانید رگرسیون خطی و غیرخطی، رگرسیون چندگانه، رگرسیون لجستیک و رگرسیون پانل را اجرا کنید.
5. تحلیل داده‌های بیمارستانی و سلامت: Stata برای تحلیل داده‌های بیمارستانی و سلامت امکانات قدرتمندی را فراهم می‌کند. شما می‌توانید متغیرهای سلامت را مورد بررسی قرار دهید و تحلیل‌های مربوط به مطالعات بالینی، اپیدمیولوژی و سایر حوزه‌های تحقیقاتی را انجام دهید.
6. تجزیه و تحلیل داده‌های مالی: با استفاده از Stata، شما می‌توانید داده‌های مالی را تجزیه‌وتحلیل کنید. می‌توانید نرخ بازدهی سهام، سرمایه‌گذاری‌ها، مدل‌های قیمت‌گذاری دارایی‌ها و سایر متغیرهای مالی را مورد بررسی قرار دهید.
7. تجزیه و تحلیل داده‌های زمانی: Stata امکاناتی برای تجزیه‌و‌تحلیل داده‌های زمانی را فراهم می‌کند. شما می‌توانید تحلیل‌های مربوط به سری‌های زمانی، تحلیل ترکیبی داده‌های متقاطع و مدل‌های ARIMA را اجرا کنید.

در کل، Stata یک نرم‌افزار کامل برای تجزیه‌وتحلیل داده‌هاست که امکانات گسترده‌ای در حوزه‌های مختلف علوم اجتماعی فراهم می‌کند. این نرم‌افزار قدرتمند و منعطفی است که محققان و تحلیلگران را در فرآیند تجزیه‌وتحلیل داده‌ها یاری می‌دهد. داده هایی که تا اینجا از آن صحبت به میان آوردیم، جزء اسرار سازمان به حساب می‌آیند و حفظ آنها از اهمیت بسیاری برخوردار است. از این رو آشنایی با مفهوم امنیت شبکه، امنیت سایبری و نحوه مدیریت کارامد امنیت اطلاعات سازمانی بسیار توصیه می‌شود.

R، نرم افزار تجزیه و تحلیل داده ها

R یک زبان برنامه‌نویسی و محیط نرم‌افزاری Open-source برای تجزیه‌وتحلیل داده و انجام تحقیقات آماری است. R ابزاری قدرتمند و گسترده برای تحلیل داده‌ها، تصویرسازی، مدل‌سازی آماری و انجام الگوریتم‌های پیشرفته است.

برخی از ویژگی‌ها و کاربردهای R در تجزیه‌وتحلیل داده‌ها به شرح زیر هستند:

1. پکیج‌های آماری: R دارای مجموعه‌ای وسیع از پکیج‌های آماری است که توسط جامعه‌ی آماری توسعه داده شده‌اند. این پکیج‌ها شامل توابع و ابزارهای مختلف برای تحلیل داده‌ها، مدل‌سازی آماری، تحلیل پیشرفته و تصویرسازی هستند. مثال‌هایی از پکیج‌های معروف شامل ggplot2 برای تصویرسازی، dplyr برای تحلیل داده‌ها و lme4 برای مدل‌سازی خطی و خطی مختلط می‌باشند.
2. تحلیل آماری: R امکانات قدرتمندی برای تحلیل آماری داده‌ها فراهم می‌کند که شباهت بسیاری به نرم افزار SPSS دارد. شما می‌توانید به راحتی میانگین، واریانس، کوارتیل و همبستگی را برای متغیرها محاسبه کنید و آزمون‌های فرضیه را انجام دهید. همچنین، می‌توانید مدل‌های آماری مانند رگرسیون خطی، رگرسیون لجستیک، ANOVA و تحلیل مرکب را بسازید و ارزیابی کنید.
3. تحلیل داده‌های بزرگ: R قابلیت‌های قوی برای تحلیل داده‌های بزرگ و پردازش موازی را داراست. با استفاده از پکیج‌هایی مانند dplyr و data.table می‌توانید به صورت سریع و کارآمد با مجموعه‌های داده بزرگ کار کنید و عملیات‌های تحلیلی را انجام دهید.
4. تصویرسازی داده: R ابزارهای قدرتمندی برای تصویرسازی داده‌ها فراهم می‌کند. با استفاده از پکیج‌هایی مانند ggplot2 و plotly می‌توانید نمودارهای متنوعی را برای نمایش داده‌ها بسازید، از نمودارهای خطی و نقطه‌ای گرفته تا نمودارهای پراکندگی و سه‌بعدی و... .
5. تحلیل داده‌های عملیاتی: R به عنوان یک ابزار قدرتمند برای تحلیل داده‌های عملیاتی و بهبود فرآیندها مورد استفاده قرار می‌گیرد. با استفاده از پکیج‌هایی مانند dplyr و tidyr، می‌توانید داده‌های عملیاتی را تجزیه‌وتحلیل کنید و بهبودهای لازم را در فرآیندها اعمال کنید.
6. تحلیل داده‌های مالی: در نرم افزار R شما می‌توانید با استفاده از پکیج‌هایی مانند quantmod و PerformanceAnalytics، داده‌های بازار سرمایه را بررسی کرده، مدل‌های مالی را ساخته و عملکرد سرمایه‌گذاری را ارزیابی کنید.
7. پایگاه داده: R امکاناتی را برای کار با پایگاه داده فراهم می‌کند. با استفاده از پکیج‌هایی مانند DBI و RSQLite، می‌توانید به پایگاه داده‌های رابطه‌ای متصل شوید و عملیات خواندن و نوشتن داده را انجام دهید.

به طور کلی R یک ابزار بسیار چابک و قدرتمند است که توسط جامعه آماری و تحقیقاتی گسترده‌ای حمایت می‌شود، و به دلیل قدرت و انعطاف‌پذیری آن، بسیار محبوب در جوامع تحلیل داده است.

تحلیل داده توسط Python

حتما نام Python را به عنوان یک زبان برنامه‌نویسی زیاد شنیده‌اید. Python ابزارهای متنوعی در زمینه تجزیه‌وتحلیل داده نیز ارائه می‌دهد و با استفاده از پکیج‌های معروفی مانند NumPy، Pandas، Matplotlib و Scikit-learn می‌توانید به صورت کامل تحلیل داده‌ها را انجام دهید. تعدادی از قابلیت‌ها و کاربردهای Python در تجزیه‌وتحلیل داده‌ها عبارتند از:

1. کتابخانه های برتر: Python دارای لایبرری های قدرتمندی است که برای تجزیه و تحلیل داده طراحی شده‌اند. NumPy برای عملیات عددی، Pandas برای تحلیل داده‌های چند بعدی، Matplotlib برای تصویرسازی داده‌ها و Scikit-learn برای یادگیری ماشین و مدل‌سازی آماری استفاده می‌شوند. این پکیج‌ها ابزارهای قدرتمندی برای تحلیل، تصویرسازی و مدل‌سازی داده‌ها ارائه می‌دهند.
2. تحلیل آماری: در Python با استفاده از کتابخانه هایی مانند NumPy و SciPy می‌توانید آمارهای توصیفی مانند میانگین، واریانس، کوارتیل و همبستگی را محاسبه کرده و آزمون‌های فرضیه و آزمون‌های غیرپارامتریک را انجام دهید.
3. تحلیل داده‌های بزرگ: Python به خوبی با داده‌های بزرگ سازگاری دارد. با استفاده از کتابخانه Pandas می‌توانید به صورت کارآمد با داده‌های بزرگ کار کنید و از قابلیت‌های تحلیلی آن بهره‌برداری کنید. همچنین، با استفاده از کتابخانه Dask می‌توانید عملیات پردازش موازی را روی داده‌های بزرگ انجام دهید.
4. تصویرسازی داده: Python ابزارهای قدرتمندی را برای تصویرسازی داده‌ها فراهم می‌کند. با استفاده از کتابخانه های Matplotlib، Seaborn و Plotly می‌توانید نمودارهای متنوعی را بسازید و داده‌ها را به صورت گرافیکی نمایش دهید.
5. یادگیری ماشین و هوش مصنوعی: Python به عنوان یکی از زبان‌های محبوب برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی استفاده می‌شود. کتابخانه Scikit-learn با الگوریتم‌های یادگیری ماشین مختلف و ابزارهای مدل‌سازی آماری ارائه می‌شود. همچنین، TensorFlow و PyTorch ابزارهای قدرتمند برای ایجاد و آموزش شبکه‌های عصبی عمیق را فراهم می‌کنند.
6. تحلیل داده‌های مبتنی بر وب: Python در تحلیل داده‌های مبتنی بر وب نیز استفاده می‌شود. با استفاده از کتابخانه ‌هایی مثل BeautifulSoup و Scrapy می‌توانید اطلاعات را از صفحات وب استخراج کنید. همچنین، با استفاده از کتابخانه Flask یا Django می‌توانید سیستم‌های تحلیل داده مبتنی بر وب را بسازید و نتایج تحلیل را به کاربران نمایش دهید.

در کل، Python به عنوان یکی از زبان‌های محبوب و قدرتمند برای تجزیه‌وتحلیل داده‌ها شناخته می‌شود. با استفاده از کتابخانه ‌های متنوع ای که در Python وجود دارد، می‌توانید انواع تحلیل‌ها را انجام داده و به نتایج دقیق و قابل فهمی برسید.

SAS، نرم افزاری خوب برای تحلیل داده

SAS (Statistical Analysis System) یک نرم‌افزار قدرتمند و گسترده برای تجزیه‌و‌تحلیل داده است. SAS شامل مجموعه‌ای از ابزارها و زبان برنامه‌نویسی است که به محققان و تحلیلگران داده امکان تحلیل و استخراج اطلاعات از داده‌های خام را می‌دهد. در زیر به برخی از ویژگی‌ها و کاربردهای SAS در تجزیه‌وتحلیل داده اشاره می‌کنیم:

1. زبان برنامه‌نویسی SAS :SAS دارای زبان برنامه‌نویسی خود است که به شما امکان می‌دهد در آن دستورات و توابع مورد نیاز برای تجزیه‌وتحلیل داده را بنویسید. این زبان قابلیت‌های زیادی از جمله اعمال آماری، ترسیم نمودارها، مدل‌سازی و تحلیل را فراهم می‌کند.
2. تحلیل آماری: SAS نیز مانند سایر نرم‌افزارهای معرفی شده دارای ابزارهای قدرتمندی برای تحلیل آماری است.
3. پردازش داده‌های بزرگ: با استفاده از ابزارها و تکنیک‌های موجود در SAS، می‌توانید داده‌های بزرگ را به صورت کارآمد مدیریت و تحلیل کنید. SAS قابلیت‌هایی مانند تجمیع داده‌ها، فیلتر کردن، ترکیب داده‌ها و ... را نیز ارائه می‌دهد.
4. گزارش‌دهی و تصویرسازی: SAS قابلیت تولید گزارش‌های جامع و تصویرسازی داده را دارد. با استفاده از ابزارها و امکانات گزارش‌دهی در SAS، می‌توانید نتایج تحلیل خود را به صورت گزارش‌های قابل فهم و زیبا ارائه دهید. همچنین، می‌توانید نمودارهای متنوعی را با استفاده از تکنیک‌ها و ابزارهای تصویرسازی SAS ایجاد کنید.

با توجه به ویژگی‌های گسترده SAS در تجزیه‌وتحلیل داده، این نرم‌افزار در صنایع مختلفی از جمله علوم پزشکی، داروسازی، بیوتکنولوژی و بهداشت عمومی مورد استفاده قرار می‌گیرد. همچنین می‌توانید این منابع عظیم داده را با استفاده از فضای ذخیره سازی ابری یا کلود، ذخیره نمایید.

تجزیه و تحلیل داده‌ها در این سطح، ابتدا نیازمند طراحی یک استراتژی سازمانی در حوزه ی IT و شناخت محرک‌های آن می‌باشد. این‌ها تنها چند نمونه از نرم‌افزاهای تجزیه‌وتحلیل داده هستند که شما می‌توانید بر اساس نیاز سازمان خود از آن ها استفاده کنید. برخی از این ابزارهای تحلیل داده دارای نسخه‌های رایگان یا آزمایشی هستند که استفاده از آن را برای شما راحت می‌کند.

سارا پازری (کارشناس بازاریابی دیجیتال)